(57)【要約】物理コンポーネントの拡張モデルを自動的に生成する方法が提供される。当該方法は、入力モデルをプロセッサへと読み出す工程であって、前記入力モデルは、当該入力モデルによりモデル化された物理コンポーネント用のノミナル動作モードを記述する工程と、前記プロセッサで前記入力モデルを解析してその解析結果を生成する工程と、前記プロセッサで前記入力モデルの前記解析結果を分析する工程と、前記プロセッサで、前記分析結果に基づき、前記入力モデルから前記物理コンポーネント用に自動的に拡張モデルへの書き込みを行う工程であって、前記拡張モデルは、（ｉ）前記モデル化された物理コンポーネントの前記ノミナル動作モード、および（ｉｉ）前記モデル化された物理コンポーネント用の少なくとも１つの代替動作モードであって、前記ノミナル動作モードとは異なる代替動作モード、の双方を記述するものである。前記分析工程は、第１のアプローチおよび第２のアプローチの少なくとも一方に従って行われるのが望ましい。前記第１のアプローチは、前記入力モデルが、（ｉ）重大な、（ｉｉ）電力潮流の、および（ｉｉｉ）パラメータの種類の故障を含む故障の種類のうち１若しくはそれ以上の影響を受けやすいかを検出するよう動作し、前記第２のアプローチは、コンポーネントの動的挙動の特定の観点をマッチングさせ、該当した観点を適切に修正して故障機構の動的挙動を反映させるよう動作する。  【選択図】      図１
2019502222.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物理コンポーネントの拡張モデルを自動的に生成する方法であって、
入力モデルをプロセッサへと読み出す工程であって、前記入力モデルは、当該入力モデルによりモデル化された物理コンポーネント用のノミナル動作モードを記述する工程と、
前記プロセッサで前記入力モデルを解析してその解析結果を生成する工程と、
前記プロセッサで前記入力モデルの前記解析結果を分析する工程と、
前記プロセッサで、前記分析結果に基づき、前記入力モデルから前記物理コンポーネント用に自動的に拡張モデルへの書き込みを行う工程であって、前記拡張モデルは、（ｉ）前記モデル化された物理コンポーネントの前記ノミナル動作モード、および（ｉｉ）前記モデル化された物理コンポーネント用の少なくとも１つの代替動作モードであって、前記ノミナル動作モードとは異なる代替動作モード、の双方を記述する、工程と
を有し、
前記分析工程は、第１のアプローチおよび第２のアプローチの少なくとも一方に従って行われ、
前記第１のアプローチは、前記入力モデルが、（ｉ）重大な、（ｉｉ）電力潮流の、および（ｉｉｉ）パラメータの種類の故障を含む故障の種類のうち１若しくはそれ以上の影響を受けやすいかを検出するよう動作し、
前記第２のアプローチは、コンポーネントの動的挙動の特定の観点をマッチングさせ、該当した観点を適切に修正して故障機構の動的挙動を反映させるよう動作する
方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、（ｉ）重大な種類の故障とは、前記コンポーネントが当該コンポーネントと完全に異なるものとして機能するような前記コンポーネントの動的挙動の変化を表し、（ｉｉ）電力潮流の種類の故障とは、前記コンポーネントとの間の電力潮流のうち１若しくはそれ以上に影響を及ぼし、（ｉｉｉ）パラメータの種類の故障とは、前記コンポーネントの固定されているはずのパラメータのシフトを反映するものである方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法において、前記第１のアプローチに従って分析する工程は、
例えば電力インターフェースまたはコネクタ・クラスのうち少なくとも１つの前記解析結果を検索して、電力インターフェースまたはコネクタ・クラスのうち少なくとも１つが見つかった場合、それに関連する代替モードが前記拡張モデルに記述されるようにする工程を有するものである方法。
【請求項４】
請求項１記載の方法において、前記第２のアプローチに従って分析する工程は、
前記拡張モデルに記述されるべき前記代替モードに関連付けられたターゲットパターンに該当するパターンを前記解析結果内で検出して、前記ターゲットパターンに該当するパターンが検出された場合、前記関連付けられた前記代替モードが前記拡張モデルに記述されるようにする工程を有するものである方法。
【請求項５】
請求項１記載の方法において、前記書き込みを行う工程は、
制御機構を提供し、これにより前記拡張モデルに記述された前記動作モードのうち１つが、当該拡張モデルを使用するシミュレーションで使用するために選択される、工程を有するものである方法。
【請求項６】
請求項１記載の方法において、さらに、
１若しくはそれ以上のコンポーネントのシステム用にミッション定義を取得する工程と、
前記コンポーネントのシステムを表す設計構成を取得する工程と、
前記設計構成から設計パラメータを抽出する工程と、
前記設計パラメータから情報を抽出する工程と、
前記抽出された情報に基づいてマルチボディダイナミクス（Ｍｕｌｔｉ−Ｂｏｄｙ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ：ＭＢＤ）シミュレーションモデルを確立し、前記ミッション定義を使って前記ＭＢＤシミュレーションモデルを実行して結果セットを達成する工程と、
前記達成された結果セットおよび抽出された設計パラメータに基づき、少なくとも１つのパラメータマップを生成する工程と
を有するものである方法。
【請求項７】
請求項６記載の方法において、前記パラメータマップは、システム内のコンポーネントの疲労を反映し、当該方法は、さらに、
前記パラメータマップから前記コンポーネントの疲労寿命を決定する工程を有するものである方法。
【請求項８】
請求項７記載の方法において、前記パラメータマップは、（ｉ）前記ミッション定義により反映される条件に前記コンポーネントを置くことでかかる応力の結果としての前記コンポーネントの疲労破壊の確率を、（ｉｉ）設計パラメータアレイに関連付けるものである方法。
【請求項９】
請求項８記載の方法において、前記ＭＢＤシミュレーションモデルは、複数回実行されて複数点群の結果をもたらし、前記点群中の点は異なる設計パラメータアレイを表し、当該方法は、さらに、
前記点群中の点間において前記結果用の値を内挿する工程を有するものである方法。
【請求項１０】
物理コンポーネントの拡張モデルを自動的に生成するシステムであって、
以下を行うよう動作可能なプロセッサであって、
入力モデルを読み出し、前記入力モデルは、当該入力モデルによりモデル化された物理コンポーネント用のノミナル動作モードを記述し、
前記入力モデルを解析してその解析結果を生成し、
前記入力モデルの前記解析結果を分析する工程と、
前記分析結果に基づき、前記入力モデルから前記物理コンポーネント用に自動的に拡張モデルへの書き込みを行い、前記拡張モデルは、（ｉ）前記モデル化された物理コンポーネントの前記ノミナル動作モード、および（ｉｉ）前記モデル化された物理コンポーネント用の少なくとも１つの代替動作モードであって、前記ノミナル動作モードとは異なる代替動作モード、の双方を記述する、
プロセッサを有し、
前記解析結果の分析は、第１のアプローチおよび第２のアプローチの少なくとも一方に従って行われ、
前記第１のアプローチは、前記入力モデルが、（ｉ）重大な、（ｉｉ）電力潮流の、および（ｉｉｉ）パラメータの種類の故障を含む故障の種類のうち１若しくはそれ以上の影響を受けやすいかを検出するよう動作し、
前記第２のアプローチは、コンポーネントの動的挙動の特定の観点に該当するよう動作し、該当した観点を適切に修正して故障機構の動的挙動に反映させる
システム。
【請求項１１】
請求項１０記載のシステムにおいて、（ｉ）重大な種類の故障とは、前記コンポーネントが当該コンポーネントと完全に異なるものとして機能するような前記コンポーネントの動的挙動の変化を表し、（ｉｉ）電力潮流の種類の故障とは、前記コンポーネントとの間の電力潮流のうち１若しくはそれ以上に影響を及ぼし、（ｉｉｉ）パラメータの種類の故障とは、前記コンポーネントの固定されているはずのパラメータのシフトを反映するものであるシステム。
【請求項１２】
請求項１０記載のシステムにおいて、前記第１のアプローチに従って分析する工程は、
例えば電力インターフェースまたはコネクタ・クラスのうち少なくとも１つの前記解析結果を検索して、電力インターフェースまたはコネクタ・クラスのうち少なくとも１つが見つかった場合、それに関連する代替モードが前記拡張モデルに記述されるようにする工程を有するものであるシステム。
【請求項１３】
請求項１０記載のシステムにおいて、前記第２のアプローチに従って分析する工程は、
前記拡張モデルに記述されるべき前記代替モードに関連付けられたターゲットパターンに該当するパターンを前記解析結果内で検出して、前記ターゲットパターンに該当するパターンが検出された場合、前記関連付けられた前記代替モードが前記拡張モデルに記述されるようにする工程を有するものであるシステム。
【請求項１４】
請求項１０記載のシステムにおいて、前記プロセッサは、さらに、
１若しくはそれ以上のコンポーネントのシステム用にミッション定義を取得し、
前記コンポーネントのシステムを表す設計構成を取得し、
前記設計構成から設計パラメータを抽出し、
前記設計パラメータから情報を抽出し、
前記抽出された情報に基づいてマルチボディダイナミクス（ＭＢＤ）シミュレーションモデルを確立し、前記ミッション定義を使って前記ＭＢＤシミュレーションモデルを実行して結果セットを達成し、
前記達成された結果セットおよび抽出された設計パラメータに基づき、少なくとも１つのパラメータマップを生成する
よう動作可能であるシステム。
【請求項１５】
請求項１４記載のシステムにおいて、前記パラメータマップは、前記システム内のコンポーネントの疲労を反映し、当該方法は、さらに、
前記パラメータマップから前記コンポーネントの疲労寿命を決定する工程を有するものであるシステム。
【請求項１６】
請求項１５記載のシステムにおいて、前記パラメータマップは、（ｉ）前記ミッション定義により反映される条件に前記コンポーネントを置くことでかかる応力の結果としての前記コンポーネントの疲労破壊の確率を、（ｉｉ）設計パラメータアレイに関連付けるものであるシステム。
【請求項１７】
請求項１６記載のシステムにおいて、前記ＭＢＤシミュレーションモデルは、複数回実行されて複数点群の結果をもたらし、前記点群中の点は異なる設計パラメータアレイを表し、当該方法は、さらに、
前記点群中の点間において前記結果用の値を内挿する工程を有するものであるシステム。
【発明の詳細な説明】
【関連出願の相互参照】
【０００１】
本願は２０１５／１２／３１付で出願された米国仮特許出願第６２／２７３，７１９号および２０１５／１２／３１付で出願された米国仮特許出願第６２／２７３，７６７号に基づく利益を主張するものであり、その双方がこの参照により本明細書に組み込まれる。
【技術分野】
【０００２】
本発明の主題は、サイバー物理コンポーネントおよび／またはシステムモデリングの技術に関する。特に、ただしこれに限定されるものではないが、オブジェクト指向および／または他の類似モデリング用コンピュータ言語、例えばＭｏｄｅｌｉｃａと関連性がある。そのため、本明細書は、これを折に触れ特に参照している。ただし、本発明の主題の態様は、他の類似アプリケーションおよび／または環境にも同等に適していることを理解すべきである。
【背景技術】
【０００３】
モデリング言語、例えばＭｏｄｅｌｉｃａは、一般に物理コンポーネントおよび／または設計、分析、および／またはテストを目的としたシステムの仮想モデルを生成および／またはシミュレートするため使用される。例えば、モデル化された物理システムおよび／またはコンポーネントは、かなり複雑であるか、またはどちらかといえば単純であり、例えば、電気回路または自動車または他の物理システムを含むことがある。例えば、オープンソースＭｏｄｅｌｉｃａ標準ライブラリ（Ｍｏｄｅｌｉｃａ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｌｉｂｒａｒｙ：ＭＳＬ）は、いくつかのドメイン、例えば電気、機械、および流体に含まれた約１２８０個のコンポーネントのモデルを含む。サイバー物理コンポーネントは、計算および物理コンポーネント、例えば自動車、組み立てラインその他の工学設計されたシステムに見られるようにハードウェアプラットフォームに制御ソフトウェアを実装したシステムコントローラの相乗効果で構築され、またはそれに依存する。例えば、Ｍｏｄｅｌｉｃａ＿ＬｉｎｅａｒＳｙｓｔｅｍｓ２ライブラリは、連続および離散コントローラのモデルを含む。ＭＳＬ自体は、比例、積分、微分（Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ，  Ｉｎｔｅｇｒａｌ  ａｎｄ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ：ＰＩＤ）コントローラの各種変形形態のモデルを含む。これらのＭｏｄｅｌｉｃａモデル等は、種々のプロジェクトでますます広く使用されている。本開示における用語「物理コンポーネント」とは、「物理」および「サイバー物理」コンポーネントの一方または双方を意味して使用される。  
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ただし、実際には、ＭＳＬモデル等は一般にモデル化するコンポーネント用の動作モードの１つ、すなわち、モデル化するコンポーネントのノミナルな（名目上の）若しくは正しい振る舞い（挙動）を記述および／または表現するのみである。すなわち、そのようなモデルは、一般に、故障発生時または他の非ノミナルな（非名目上の）振る舞いを記述しない。例えば、故障モードは、短絡回路または開路、あるいは動作しないモーターまたは滑りが生じているブレーキである場合がある。任意数の差分機構（ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  ｍｅｃｈａｎｉｓｍ）例えば、磨耗、材料疲労、腐食などは、モデル化したコンポーネントの誤動作を招くおそれがある。故障の発生した若しくは非ノミナルモードで動作しているコンポーネントは、多くの場合、例えば診断目的で、テストおよび／または分析することが望ましい。しかしながら、従来のＭＳＬモデル等は、一般に、そのような故障の発生した若しくは非ノミナルモードについて記述しないため、そのような故障の発生した若しくは非ノミナルモードで動作中のモデル化したコンポーネントの診断および／または他のテストは問題を生じるおそれがある。
【０００５】
さらに、損傷過程モデルは、例えば、荷重、材料特性、および寸法といったパラメータの機能としての各サービス環境により、システムコンポーネントにおいてアクティブな故障機構による損傷を表現する。特定のシステム構成および使用条件下で信頼性の高いシミュレーションを動作させることは、過度に時間および／または労力を要する可能性がある。
【０００６】
この参照によりその全体が明示的に本明細書に組み込まれる本明細書に関連した取り組みの１つは、２０１３年８月１５日付で出願されたＳａｈａらの米国特許出願第１３／９６７，５０３号である。
【０００７】
全体として、新規の、および／または改善された方法および／またはシステムまたは機器を本明細書に開示しており、これは非ノミナル挙動モードを含むコンポーネントモデルを自動的および／または半自動的に生成するためのものである。また、システムレベルでコンポーネント故障の効果に関する調査を可能にするものでもあり、この調査を使用すると、可能性としてロバストネス（堅牢性）、レジリエンシー（耐故障性）、および信頼性の点でシステム設計を改善することができる。  
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の主題に関連する概念を紹介するための簡単な説明が以下に提供される。該要約は、請求項の主題の基本的特徴を特定しようとする意図を有するものではないし、請求項の主題の範囲を決定または制限するのに使用される意図を有するものでもない。以下に記載の実施形態は網羅的な意図を有するものではないし、本発明を以下の詳細な説明に開示された精確な形式に限定する意図を有するものでもない。該実施形態は、むしろ、他の当業者が本発明の主題の原理および実践を認識および理解できるように選択および記載されている。
【０００９】
１つの実施形態によれば、物理コンポーネントの拡張モデルを自動的に生成する方法が提供される。当該方法は、入力モデルをプロセッサへと読み出す工程であって、前記入力モデルは、当該入力モデルによりモデル化された物理コンポーネント用のノミナル動作モードを記述する工程と、
前記プロセッサで前記入力モデルを解析してその解析結果を生成する工程と、
前記プロセッサで前記入力モデルの前記解析結果を分析する工程と、
前記プロセッサで、前記分析結果に基づき、前記入力モデルから前記物理コンポーネント用に自動的に拡張モデルへの書き込みを行う工程であって、前記拡張モデルは、（ｉ）前記モデル化された物理コンポーネントの前記ノミナル動作モード、および（ｉｉ）前記モデル化された物理コンポーネント用の少なくとも１つの代替動作モードであって、前記ノミナル動作モードとは異なる代替動作モード、の双方を記述するものである。前記分析工程は、第１のアプローチおよび第２のアプローチの少なくとも一方に従って行われるのが望ましい。前記第１のアプローチは、前記入力モデルが、（ｉ）重大な、（ｉｉ）電力潮流の、および（ｉｉｉ）パラメータの種類の故障を含む故障の種類のうち１若しくはそれ以上の影響を受けやすいかを検出するよう動作し、
前記第２のアプローチは、コンポーネントの動的挙動の特定の観点に該当するよう動作し、該当した観点を適切に修正して故障機構の動的挙動に反映させる。
【００１０】
別の実施形態によれば、物理コンポーネントの拡張モデルを自動的に生成するシステムが提供される。このシステムは、以下を行うよう動作可能なプロセッサであって、
入力モデルを読み出し、前記入力モデルは、当該入力モデルによりモデル化された物理コンポーネント用のノミナル動作モードを記述し、
前記入力モデルを解析してその解析結果を生成し、
前記入力モデルの前記解析結果を分析する工程と、
前記分析結果に基づき、前記入力モデルから前記物理コンポーネント用に自動的に拡張モデルへの書き込みを行い、前記拡張モデルは、（ｉ）前記モデル化された物理コンポーネントの前記ノミナル動作モード、および（ｉｉ）前記モデル化された物理コンポーネント用の少なくとも１つの代替動作モードであって、前記ノミナル動作モードとは異なる代替動作モード、の双方を記述する、
プロセッサを有する。前記解析結果の分析は、第１のアプローチおよび第２のアプローチの少なくとも一方に従って行われるのが望ましい。前記第１のアプローチは、前記入力モデルが、（ｉ）重大な、（ｉｉ）電力潮流の、および（ｉｉｉ）パラメータの種類の故障を含む故障の種類のうち１若しくはそれ以上の影響を受けやすいかを検出するよう動作する。
【００１１】
前記第２のアプローチは、コンポーネントの動的挙動の特定の観点をマッチングさせ、該当した観点を適切に修正して故障機構の動的挙動を反映させるよう動作する。
【００１２】
本明細開示における本発明の主題の数多くの特徴および利点は、本明細書を一読し理解することにより当業者には明らかとなるであろう。しかし、種々の実施形態および特定の実施例に関する詳細な説明は、好ましい実施形態および／またはその他の実施形態を示してはいるが、例示的に与えられているものであり、限定的な意味合いはない。本発明の範囲内の多くの変更および修正が本発明の精神から逸脱することなく行われてもよく、本発明は斯かる修正の全てを包含するものである。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
以下の詳細な説明には、添付の図面が参照される。しかし、本明細書開示の本発明の主題は、種々の構成要素および構成要素のアレンジメント、並びに種々の工程および工程のアレンジメントの形態を有していてもよい。図面は例示的および／または好ましい実施形態を示す目的だけのものであり、限定的な意味に解釈されるべきではない。更に、図面は寸法通りには描かれていないことも理解されるべきである。
【図１】図１は、本発明の主題の態様を実践するのに適した例示的モデル変換システムを示す概略図である。
【図２】図２は、本発明の主題の態様に従ってモデル変換プロセスを実行するための例示的方法を示すフローチャートである。
【図３】図３は、本発明の主題の態様に従う例示的ワークフローを示すものであり、ミッション使用および設計構成に条件付けられた構成要素の疲労寿命を決定するため、ＭＢＤ分析を使用するものである。
【図４】図４は、シミュレーション試験コースの図形表示であり、コースの高さが縦軸（インチ）に沿って、コースの距離が横軸（インチ）に沿って示してある。
【図５Ａ】図５Ａは、溝横断に関するサンプルの加速時刻歴を示す。
【図５Ｂ】図５Ｂは、１メートルの壁の降下に関するサンプルの加速時刻歴を示す。
【図６】図６は、例示的４ｘ４ｘ４ブラケットのサンプルフォンミーゼス応力コンターを示す。
【図７】図７は、ブラケットにおいて、Ｘ方向における最大加速度を速度およびブラケット剛性の関数として示す。
【図８】図８は、ブラケットにおいて、Ｙ方向における最大加速度を速度およびブラケット剛性の関数として示す。
【図９】図９は、ブラケットにおいて、Ｚ方向における最大加速度を速度およびブラケット剛性の関数として示す。
【図１０】図１０は、最大横加速度に関する百分率誤差を車両速度およびパワーパックマススケーリングファクタの関数として示す。
【図１１】図１１は、最大前後加速度に関する百分率誤差を車両速度およびパワーパックマススケーリングファクタの関数として示す。
【図１２】図１２は、最大鉛直加速度に関する百分率誤差を車両速度およびパワーパックマススケーリングファクタの関数として示す。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
明瞭性と簡略化のため、本明細書では、当該技術分野で一般に公知の構造的および／または機能的要素、関連性の高い基準、アルゴリズム、および／またはプロトコル、ならびに他のコンポーネント、アルゴリズム、方法、および／または工程について、各々の構成または動作を詳述することなく参照しているが、本明細書に示す好適な、および／または他の実施形態に基づき、および／またはこれに対応して変更または修正されたものについては、その限りではない。さらに、本明細書に開示する機器および方法については、例をとって、また図を参照して詳述する。別段の断りがない限り、図中で同様な番号を使用している場合は、全図にわたり、同じ、同様な、または対応しあう要素に参照していることを示す。開示し説明する例、配置、構成、コンポーネント、要素、機器、方法、材料等は、特定の用途について変更が可能であり、また望ましい場合があることが理解されるであろう。本開示では、具体的な材料、技術、配置などを特定するいかなる情報も、そのような材料、技術、配置などについて示す具体例に関するものか、または単なる一般的な説明である。具体的な詳細事項または例を特定する情報は、別段の断りがない限り、必須または限定的であるとして意図するものではなく、そのように解釈すべきでもない。以下、機器および方法の例をいくつかかいつまんで、図を参照しながら開示および詳述する。
【００１５】
全体として、本明細書では、少なくとも１つの実施形態に基づいて、故障および／または他の非ノミナルモードを伴う物理システムコンポーネントのモデルを拡張するよう動作可能な方法、システム、および／または機器を開示する。適宜、前記故障および／または他の非ノミナルモードを含むモデルは、通常であればコンポーネントのノミナルな若しくは正しい挙動のみを記述するコンポーネントモデルから、自動的または半自動的に生成される。なお、本明細書において、ＦＡＭＥとは、Ｆａｕｌｔ−Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ  Ｍｏｄｅｌ  Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ（故障増補モデル拡張機能）の頭字語である。ただし、拡張（増補）モデルは、本明細書で説明するように拡張することで、厳密には「故障」に関係しない他の代替モードも含むことはできるが、どちらかというと他の非ノミナルまたは代替動作モードに関することを理解すべきである。
【００１６】
適切な一実施形態によれば、既存のオープンソースライブラリ（例えば、Ｍｏｄｅｌｉｃａ標準ライブラリ（Ｍｏｄｅｌｉｃａ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｌｉｂｒａｒｙ：ＭＳＬ）、サードパーティにより開発されたライブラリ、および他のライブラリ）は、特定のモデルインスタンスに故障を導入しない場合は既存のノミナル挙動仕様も利用できるようにしながら、故障モデルをコンパクトに導入できるよう拡張されている。より具体的にいうと、ノミナルコンポーネントモデルのライブラリ、例えばＭＳＬ、サードパーティにより開発されたライブラリ、および／または他の類似ライブラリへとスケールアップする非ノミナル挙動モデルの基本セットが作成されている。その方法論では、種々のサードパーティおよび／または他のＭｏｄｅｌｉｃａライブラリ開発者により生成された新規コンポーネントに、故障モデルを挿入することができる。
【００１７】
ＦＡＭＥモデルの変換工程では、当該ＦＡＭＥモデルの基礎となるＪＭｏｄｅｌｉｃａ  ＭｏｄｅｌｉｃａパーサーフレームワークおよびＪａｓｔＡｄｄ技術を活用して、ノミナルコンポーネント・モデルライブラリに故障を挿入する。ＪａｓｔＡｄｄおよびＪＭｏｄｅｌｉｃａを実装したＪａｖａ（登録商標）プログラムは、供給されるライブラリ上で動作し、故障の影響を受けるコンポーネントモデルを認識し、必要に応じ書き換えを行って故障の挙動を提供し、修正されたライブラリを新たな場所に出力する。
【００１８】
以下は、Ｍｏｄｅｌｉｃａに含まれるキャパシタ用の単純なモデルクラスであり、ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＯｐｅｎおよびＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＳｈｏｒｔ双方の故障に影響を受ける。  
【数１】
2019502222.tif 000003
【００１９】
上記は、未拡張の若しくは単純なキャパシタモデルの例である。
【００２０】
上記を分析するには、適切な実施形態を動作させてどの故障が影響を受けるかを検出し、あるいは決定して、それらの故障をこのクラスのインスタンスでシミュレートできるよう書き換えを行う。一般に、一実施例は、３クラスの故障、すなわち（ｉ）重大な、（ｉｉ）電力潮流の、および（ｉｉｉ）パラメータの故障を探すよう動作する。重大な故障は、通常、コンポーネントの動的挙動を完全に異なるものへと変化させる。例えば、電気ドメインでよくある重大な故障は開路である。電力潮流故障は、コンポーネントとの間の電力潮流のうち１若しくはそれ以上に影響を及ぼす。例えば、電気ドメインでよくある電力潮流故障は何らかの程度の短絡である。パラメータ故障は、通常、固定されているはずのパラメータのシフトを反映したものである。例えば、キャパシタの場合の容量である。
【００２１】
コンポーネントに影響を及ぼす故障が識別されると、識別された各故障について、コンポーネントに挙動の記述が追加される。次に、これらの故障モードのいずれか、および重大な故障のない状態について、モデルを実行することにより、その故障の深刻度を指定することができる。
【００２２】
故障の挿入についていうと、適切なアプローチの１つは、当該コンポーネントで構築されたシステム内の電力潮流パターンの理解に依存するものであり、極めて抽象的に指定されたモデルを、非一貫性をモデル化する中で、利用するという利点を有する。このアプローチは、以下の「外的」アプローチとして説明される。適宜、この外的アプローチは、手作業で作成した、望ましいパラメータ故障の宣言型仕様リストにより拡張でき、この宣言型仕様リストは自動的に挿入される。これにより、より具体的で精確な故障モデリングが可能になる。
【００２３】
別の適切なアプローチは、コンポーネントの動的挙動の特定の観点をマッチングさせ、それらの観点を適切に修正して故障機構の動的挙動を反映させることに依存するものである。前記外的アプローチと対照的に、この方法は「内的」アプローチと呼ばれる。これは、より詳細な故障挙動モデリングを提供できるが、正確な指定はより困難になる。
【００２４】
ＪＭｏｄｅｌｉｃａは、オープンソースＭｏｄｅｌｉｃａツールチェーンである。ＪＭｏｄｅｌｉｃａは、Ｍｏｄｅｌｉｃａ言語用Ｊａｖａ／ＪａｓｔＡｄｄパーサー、ならびに種々のシミュレーションおよび分析ツールから成り、どちらもＪａｖａ（登録商標）およびＰｙｔｈｏｎで書かれている。
【００２５】
ＪａｓｔＡｄｄは、クヌースによる属性文法のＪａｖａ（登録商標）ベース・コードであり、抽象構文木（ａｂｓｔｒａｃｔ  ｓｙｎｔａｘ  ｔｒｅｅ：ＡＳＴ）のノードは属性を有することができ、その値は式により定義される。各属性は、合成される（ノード自体に埋め込まれる式で定義される）か、継承される（先祖ノードの式で定義される）かのどちらかである。ＪａｓｔＡｄｄは参照属性をサポートし、参照属性とは、その値としてＡＳＴ内の別のノードを有する属性である。これにより、ＡＳＴを通じて任意のグラフを織り込むことができる。また、その属性をパラメータ化することも可能になり、これはその式が評価される際、パラメータに結合する未結合変数を有することを意味する。これにより、さらにコレクション属性、すなわち他の種々のＡＳＴノードが寄与する複数値を伴った属性も可能になる。そして、参照サイクルを破る方法を提供する循環参照属性もサポートされる。
【００２６】
ＪａｓｔＡｄｄはＪａｖａ（登録商標）ベースであるため、式はＪａｖａ（登録商標）メソッドとして実装され、属性アクセスは、それらのメソッドの呼び出しを通じて行われる。また、種々のコンストラクト、特にアスペクトによりＪ
ａｖａ（登録商標）自体を拡張する。ＪａｓｔＡｄｄアスペクトは、ＡＳＴクラスについてインタータイプ宣言をサポートする。インタータイプ宣言とは、アスペクトファイル内にあるように見えながら実際はＡＳＴクラスに属す（属性式のように）宣言である。ＪａｓｔＡｄｄシステムは、アスペクトファイルを読み込み、インタータイプ宣言を適切なＡＳＴクラスへと織り込む。ＪａｓｔＡｄｄシステムは、宣言型アスペクト（．ｊｒａｇファイル）および命令型アスペクトの双方をサポートする。宣言型アスペクトは、新規の属性、式、および書き換えを追加し、命令型アスペクトは、Ｊａｖａ（登録商標）メソッドおよび変数だけを追加する。ＡＳＴの書き換えも指定でき、タイプＡのＡＳＴノードをタイプＢのノードで置き換え、何らかの条件Ｃが真である場合のみ任意選択的である。新規のＡＳＴ部分木は、属性値（「非端末属性」）として作成および指定できる。
【００２７】
好適な一実施形態、いわゆる外的アプローチでは、ＪＭｏｄｅｌｉｃａパーサーを使って各ライブラリファイルを解析したのち、例えば以下のコネクタクラスの解析木で見つかった各モデルクラス（制約モデルでの非部分Ｍｏｄｅｌｉｃａクラス定義）を調べる。
【数２】
2019502222.tif 000004
【００２８】
これらは、２つの変数を含むＭｏｄｅｌｉｃａコネクタクラスのインスタンスであり、その一方はエフォートタイプ、例えば電圧または圧力で、他方はフロータイプ、例えば電流または質量流量である。その分析は、モデルクラスの直接的なコンポーネント、ならびに前記モデルクラスにより使用される継承された各クラスのコンポーネントの双方を適宜導入する。上記のコンポーネントのいずれかが見つかると、モデルクラスの置換クラスに関する解析木が作成され、そのモデルクラスの解析木がその新たな解析木で置き換えられる。
【００２９】
最後に、ＪＭｏｄｅｌｉｃａの「ＦｏｒｍａｔｔｅｄＰｒｅｔｔｙＰｒｉｎｔ」アスペクトは、ＡＳＴからのモデルについて、現時点で故障対応になったＭｏｄｅｌｉｃａソースコードを再度作成するため使用される。
【００３０】
別の実施例（すなわち、内的アプローチ）において、各汎用故障または代替モード、例えば「ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ  ｓｈｏｒｔ」は、より汎用性の高いクラス、例えば「Ｆａｕｌｔ」のサブクラスを提供するアスペクトでモデル化される。Ｆａｕｌｔまたは代替モードサブクラスの各々は、例えば、次のような述語（ｐｒｅｄｉｃａｔｅ）を提供する。
【数３】
2019502222.tif 000005
【００３１】
これにより、ＦｕｌｌＣｌａｓｓＤｅｃｌ（ＪＭｏｄｅｌｉｃａ  ＡＳＴ内におけるＭｏｄｅｌｉｃａクラスの定義を表すノード）が与えられた場合、そのＦｕｌｌＣｌａｓｓＤｅｃｌがこの故障の影響を受けるかどうかが記述される（または、それ以外の場合は、代替モードが適用される）。
【００３２】
適宜、「ｍａｙ＿ｏｃｃｕｒ＿ｗｉｔｈ」述語の実装は、ＡＳＴのＦｕｌｌＣｌａｓｓＤｅｃｌノードにより与えられたモデルの解析に対する、故障または代替モードについて定義された何らかのパターンのマッチングに依存する。
【００３３】
また、Ｆａｕｌｔまたは代替モードサブクラスの各々は、その影響をＦｕｌｌＣｌａｓｓＤｅｃｌが受ける場合、例えば、ＪａｓｔＡｄｄ「ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｅｓ」機構を使って、適宜、それ自体のインスタンスをＦｕｌｌＣｌａｓｓＤｅｃｌの「ｐｏｓｓｉｂｌｅＦａｕｌｔｓ」コレクション属性に寄与する。例えば、ＦａｕｌｔサブクラスＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＳｈｏｒｔについては、次のようになる可能性がある。
【数４】
2019502222.tif 000006
【００３４】
実際には、故障アスペクトのコレクションにアスペクトを追加してプログラムを再コンパイルすることで、より多くの故障または代替モードを追加することができる。
【００３５】
適宜、故障および／または代替モードを挿入するため、いくつかの追加属性を含むよう、ＪＭｏｄｅｌｉｃａ  ＦｕｌｌＣｌａｓｓＤｅｃｌノードタイプが、例えば次のように拡張される。
【数５】
2019502222.tif 000007
【００３６】
次いで、ＪａｓｔＡｄｄの「書き換え」能力を使って、例えば、前記モデル、前記ＦｕｌｌＣｌａｓｓＤｅｃｌノードを表すＡＳＴを書き換えて、そのモデルに故障挙動を追加することができる。例えば、前記書き換え規則は、次のようになる可能性がある。
【数６】
2019502222.tif 000008
【００３７】
適宜、この書き換えは、適切な場合に解析工程の一環として自動的に適用され、結果として故障または代替挙動の節がモデルの解析に挿入される。実際には、式の書き換え方法、ｒｅｗｒｉｔｅＥｑｕａｔｉｏｎｓＴｏＡｄｄＦａｕｌｔｓ（）は、当該モデルに関するノミナルの式を取り、それらの式をＭｏｄｅｌｉｃａのｉｆ式の１ブランチで囲んで、可能性のある故障または代替モードについて各ｉｆ式に追加ブランチ、ならびにその故障または代替モードに関する式を加える。適切な一実施形態において、それらの故障または代替式は、当該故障および／または代替サブクラス・インスタンスに関する方法を呼び出すことにより得られる。Ｍｏｄｅｌｉｃａにおいて、ｉｆ式は、条件式を実装する一般的な方法である。
【００３８】
最後に、ＪＭｏｄｅｌｉｃａの「ＦｏｒｍａｔｔｅｄＰｒｅｔｔｙＰｒｉｎｔ」アスペクトおよび／または能力は、例えば、ＡＳＴからのモデルについて、現時点で故障対応になったＭｏｄｅｌｉｃａソースコードを再度作成するために使用できる。
【００３９】
例えば、どちらのアプローチでも、適切な一実施形態では、故障および／または代替モードをモデルに挿入するプログラム全体は次のようになる可能性がある（疑似コードで）。
【数７】
2019502222.tif 000009
【００４０】
前記故障および／または代替モードが追加されると、通常のＭｏｄｅｌｉｃａシミュレーションを使って、各々の効果を評価することができる。実際には、拡張モデルを多種多様な診断用途に使用することができる。適宜、すべての拡張モデルは、標準的なＭｏｄｅｌｉｃａで書かれる。これにより、初期の値、パラメータ、および故障または代替モードは、すべてＭｏｄｅｌｉｃａラッパーで設定できる。例えば、設計および診断双方の目的での新規モデルの用途の一部は、以下を含み、かつこれらに限定されない。
与えられた初期の条件、パラメータ値、および故障のセットについて、システム要件が満たされるかどうかを決定する。  
＊与えられた初期の条件、故障、およびコンポーネント年齢のセットについて、当該システムが要件を満たす条件付き確率を決定する。  
＊与えられた初期の条件、故障、観測値、および１つを除く全コンポーネントの年齢のセットについて、残りのコンポーネントの年齢を決定する。  
＊標準モデルベースの診断。  
＊故障モードおよび効果分析。  
＊故障モードおよび効果危険度分析。  
＊システムが要件を満たすかどうかに最も影響を及ぼすのはどのコンポーネントの損傷かを決定する。  
＊ＭＴＴＦを決定する。
【００４１】
適宜、故障を含む各モデルクラスの定義は、新たなクラス定義、すなわち、元のモデルクラスを含み宣言型挙動を追加して故障のシミュレーションを可能にするＭｏｄｅｌｉｃａモデルクラスで置き換えられる。
【００４２】
クラスモデルが１若しくはそれ以上の故障に影響を受けることがわかった場合、そのクラスは書き換えられる。カプセル化されてリストされたタイプが定義され、そのクラスの各種故障モードを、「ｎｏｍｉｎａｌ」モードとともにリストする。この新規タイプの離散（ｄｉｓｃｒｅｔｅ）モードパラメータが定義されて、当該クラスのインスタンスが動作しているモードを定義する。各動作モードがそれ自体の動的挙動を定義できるよう、ｉｆ式が加えられる。例えば、これは次のようになる可能性がある。
【数８】
2019502222.tif 000010
【００４３】
各故障モードで適用される式のセットが、前記ｉｆ式の適切なブランチで表現される。動作モードタイプはＭｏｄｅｌｉｃａパラメータであるため、前記選択されたブランチはシミュレーション中に変化せず、コンパイラが前記式を最適化できる。
【００４４】
適宜、各新規クラスは、ノミナルモードでは電力を散逸させない追加可変電力散逸コンポーネントを介して、電力インターフェースコンポーネントの当該クラスのインスタンスを接続する。例えば、元のモデルクラスが電気コンポーネントであり、その電力インターフェースインスタンスがクラスＰｉｎのインスタンスである場合、適切な電力散逸コンポーネントは、減衰パラメータを０に設定したＦＡＭＥ．ＤｙｎａｍｉｃＤａｍｐｅｒｓ．Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌのインスタンスとなる。
【００４５】
また、新規クラスは、同じタイプの電力インターフェースを複数含む場合、ノミナルには電力を伝導しないものと設定された互換コネクタコンポーネントの各ペアを接続する可変電力導電率コンポーネントを含むこともできる。コネクタコンポーネントは、ともに同じタイプであるか、または同じタイプを継承していれば「互換」である。例えば、元のモデルクラスがコネクタタイプＰｏｓｉｔｉｖｅＰｉｎのインスタンス「ｐ」と、コネクタタイプＮｅｇａｔｉｖｅＰｉｎのインスタンス「ｎ」とを含む電気コンポーネントである場合、それら双方のサブタイプはＰｉｎであり、それら２つのインスタンスを接続してブリッジング量をＭｏｄｅｌｉｃａ．Ｃｏｎｓｔａｎｔｓ．ｅｐｓの非常に小さい値に設定するＦＡＭＥ．Ｂｒｉｄｇｅｓ．Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌのインスタンスが存在することになる。
【００４６】
また、その工程は、モデルのスーパークラスを書き換えられたクラスへと適宜フラット化し、外部から認識可能な２つの新規コンポーネントＦＡＭＥ＿ｏｐｅｒａｔｉｎｇ＿ｍｏｄｅおよびＦＡＭＥ＿ｆａｕｌｔ＿ａｍｏｕｎｔ、ならびにこのコンポーネントに考えられる故障を与えるタイプのリストを導入する。
【００４７】
電力潮流異常として現れる故障は、これら２変数の単純な変化によりモデル化される。例えば、上記からわかるように、電気的短絡はＦＡＭＥ＿ｏｐｅｒａｔｉｎｇ＿ｍｏｄｅをＦＡＭＥ＿ＯｐｅｒａｔｉｎｇＭｏｄｅｓ．Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ＿Ｓｈｏｒｔに、そしてＦＡＭＥ＿ｆａｕｌｔ＿ａｍｏｕｎｔを１に設定することでモデル化できる。
【００４８】
例えば、上記で参照した未拡張の若しくは単純なキャパシタは、前記外的アプローチを実行すると、次のようになる可能性がある（すなわち、拡張キャパシタモデル）。
【数９】
2019502222.tif 000011
2019502222.tif 000012
2019502222.tif 000013
【００４９】
任意選択的な一実施形態において、前記システムは、例えばパラメータ故障表を読み込み、その各行は、固定されているはずのパラメータがコンポーネントの動作中に変化する特定の故障を記述する。これは、各故障ごとに故障モード、Ｍｏｄｅｌｉｃａクラス、そのクラスの具体的なパラメータコンポーネント、そのパラメータのＭｏｄｅｌｉｃａタイプ、および変数ＦＡＭＥ＿ｆａｕｌｔ＿ａｍｏｕｎｔの関数として前記パラメータの変化を記述するＭｏｄｅｌｉｃａ表現を提供する。適宜、パラメータ故障はプレフィックス「ＦＡＭＥ＿」を伴う新たな連続変数を導入することにより扱われる。この変数を設定する式が、前記故障表により指定された関数で計算された値に追加される。適宜、前記元のパラメータの参照は、この新規変数の参照を伴う表現で置き換えられる。
【００５０】
いわゆる内的アプローチは、モデルクラスの動的挙動におけるパターンを検出することにより機能し、これにより特定の故障への感受性が示される。そのような感受性が検出された場合、そのモデルの動的挙動を記述する式は、その故障をモデル化できるよう書き換えられる。
【００５１】
適切な一実施形態では、各故障および／または代替モードについて感受性または適用性パターンが指定され、モデルクラスによりマッチングされた際、当該クラスが前記故障を呈する可能性があることを示す。実際には、これらのパターンは、適宜、当該クラスが有する可能性のあるコンポーネントの種類、およびそれらのコンポーネントがいかに相互に関係するかを記述する適切な言語で定義される。例えば、表面磨耗に起因したクラッチまたはブレーキの滑りは、そのクラッチまたはブレーキを介したトルク損失という結果を招くが、クラッチまたはブレーキの滑りに共通する故障を記述するため、当該システムはトルクを表す２つの変数を有するモデルクラスを探すが、その一方の変数は、摩擦のコンポーネントを表す他方の変数の産物である。例えば、これは次のようになる可能性がある。
【数１０】
2019502222.tif 000014
【００５２】
式中、「ｔａｕ１」は第１のトルク変数を表し、「ｔａｕ２」は第２のトルク変数を表し、「ｆｒｉｃｔｉｏｎ」は摩擦変数のコンポーネントを表し、「ｅｑ１」は以上の変数を互いに関係付ける式を表す。
【００５３】
これを受け、前記システムは適宜これら４つの制約を満たす任意のモデルクラスを、この滑り故障モードの影響を受ける可能性があると見なす。すなわち、上記の制約がモデルクラスにおいて検出されると、そのモデルクラスは指定された故障モードの影響を受けると見なされて適宜書き換えられる。
【００５４】
なお、当該パターン内の変数に割り当てられる名称は、適宜、Ｍｏｄｅｌｉｃａソースコード内の変数に割り当てられた名称とは無関係である。パターン名の制約は、モデル動的挙動の修正においてマッチングが使用される場合に備えて維持されている。
【００５５】
適宜、マッチング前には、Ｍｏｄｅｌｉｃａモデルクラスがフラット化され、すなわちすべてのスーパークラスが拡張されて、すべてのレコードおよびコネクタサブコンポーネントが拡張される。
【００５６】
一般に、前記パターン言語はかなり単純なものであってよい。例えば、演算子は、コンポーネントおよび式の２つがあり、コンポーネントおよび式をそれぞれマッチングする。
【００５７】
例えば、前記コンポーネント演算子は次の形をとる。
・  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ｃｎａｍｅ  ｑｕａｌｉｆｉｅｒ−ｌｉｓｔ
式中、ｃｎａｍｅはマッチングコンポーネント（コンポーネント宣言で定義される名称ではない）に割り当てられる識別子であり、修飾子リストはコンマで区切られた修飾子のリストであり、マッチングされると結果的に前記制約が満たされる。例えば、指定される可能性のある２つの修飾子は、Ｍｏｄｅｌｉｃａクラスの完全修飾された名称であるタイプ、またはコンポーネント宣言に関するタイププレフィックスであるプレフィックスである。
【００５８】
式演算子は、例えば、次の形をとることができる。
・  ｅｑｕａｔｉｏｎ  ｅｎａｍｅ  ｃｎａｍｅ  ｒｈｓ−ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ
式中、ｅｎａｍｅはマッチングコンポーネントに割り当てられる識別子であり、ｃｎａｍｅはコンポーネント演算子の１つにおいて制約され、ｒｈｓ表現はマッチング式の右辺に関する部分的制約を定義する。
【００５９】
実際には、ｒｈｓ表現のインスタンスはｃｎａｍｅのみであるか、または次のプリミティブ変数で構築される可能性がある。
・  ｐｒｏｄｕｃｔ  ｃｎａｍｅ−ｏｒ−ｅｘｐ  ［  ｃｎａｍｅ−ｏｒ−ｅｘｐ  ．．．］  ―  指名されたコンポーネントまたは部分式の産物（他のコンポーネントを含む他の要素が当該産物に関与する可能性もあるが、それらは無視できる場合がある）
・  ｓｕｍ  ｃｎａｍｅ−ｏｒ−ｅｘｐ  ［  ｃｎａｍｅ−ｏｒ−ｅｘｐ  ．．．］  ―  指名されたコンポーネントまたは部分式の総和（他のコンポーネントを含む他の要素が当該総和に関与する可能性もあるが、それらは無視できる場合がある）
・  ｑｕｏｔｉｅｎｔ  ｎｕｍｅｒａｔｏｒ−ｃｎａｍｅ−ｏｒ−ｅｘｐ  ｄｅｎｏｍｉｎａｔｏｒ−ｃｎａｍｅ−ｏｒ−ｅｘｐ  ―分子を分母で割って形成された表現、および／または
・  ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  ｍｉｎｕｅｎｄ−ｃｎａｍｅ−ｏｒ−ｅｘｐ  ｓｕｂｔｒａｈｅｎｄ−ｃｎａｍｅ−ｏｒ−ｅｘｐ  ―被減数から減数を差し引いて形成された表現
・  ｌｉｔｅｒａｌ  ｍｏｄｅｌｉｃａ−ｌｉｔｅｒａｌ  ―字義どおりＭｏｄｅｌｉｃａ表現
・  ｆｕｎｃｔｉｏｎ  ｃｎａｍｅ−ｏｒ−ｅｘｐ  ［  ｃｎａｍｅ−ｏｒ−ｅｘｐ  ．．．］  ―  指定されたｃｎａｍｅ−ｏｒ−ｅｘｐ要素の何らかの任意機能。
【００６０】
影響を受ける若しくは該当するクラスの識別に使用されるパターンに加え、各故障および／または代替モードは、適宜「ｅｄｉｔ  ｐｒｏｇｒａｍ」の記述を含み、これはクラスを修飾してその故障をシミュレートする能力を追加するために使用される。例えば、これらの編集プログラムは、次のプリミティブ変数で書かれる可能性がある。
・  ａｄｄ−ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ｃｎａｍｅ  ｔｙｐｅ  ―  指定されたＭｏｄｅｌｉｃａタイプの、内部でｃｎａｍｅと呼ばれる（実際のＭｏｄｅｌｉｃａ名はエディタプログラムにより生成される）新規コンポーネントを追加する。この変数のスコープは「ｐｒｏｔｅｃｔｅｄ」である。
・  ｒｅｐｌａｃｅ−ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ｃｎａｍｅ１  ｃｎａｍｅ２  ［  ｃｎａｍｅ  ］  ―  すべての式において、メタネームｃｎａｍｅ１により参照される変数のインスタンスを、メタネームｃｎａｍｅ２により参照される変数で置き換える。任意選択的なｃｎａｍｅが指定された場合は、単にそのメタネームにより参照された式を修正する。
・  ａｄｄ−ｅｑｕａｔｉｏｎ  ｅｎａｍｅ  ｃｎａｍｅ  ｅｘｐ  ―  内部でｅｎａｍｅと呼ばれる新たな式を追加し、これはｃｎａｍｅを指定されたｅｘｐに結び付ける。ｅｘｐ用の演算子は、上記のパターン言語用に定義されたものと同じプリミティブ変数を使用する。
・  ｒｅｍｏｖｅ−ｅｑｕａｔｉｏｎ  ｅｎａｍｅ  ―  メタ変数ｅｎａｍｅにより参照された式を除去する。
・  ｔｙｐｅ  ｃｎａｍｅ  ―  前記メタネームｃｎａｍｅで参照された変数のＭｏｄｅｌｉｃａタイプを返す。
【００６１】
例えば、前述したクラッチまたはブレーキ磨耗故障の編集プログラムは、次の形を取る可能性がある。
【数１１】
2019502222.tif 000015
【００６２】
別の例として、完全な故障パターンは、故障ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＯｐｅｎ（開路）は次のようになる可能性がある。
【数１２】
2019502222.tif 000016
【００６３】
一実施例の態様によると、クラスモデルが１若しくはそれ以上の故障に影響を受けることがわかった場合、そのクラスは書き換えられる。カプセル化されてリストされたタイプが定義され、そのクラスの各種故障モードを、「ｎｏｍｉｎａｌ」モードとともにリストする。この新規タイプの離散（ｄｉｓｃｒｅｔｅ）モードパラメータが定義されて、当該クラスのインスタンスが動作しているモードを定義する。前記クラスに関する式のセットは、単一のｉｆ式、例えば下の形のもので置き換えられる。
【数１３】
2019502222.tif 000017
【００６４】
例えば、上記で参照したキャパシタは、短絡および開路故障をシミュレートできるよう書き換えられるが、次のようになる。
【数１４】
2019502222.tif 000018
【００６５】
特筆すべき点として、Ｍｏｄｅｌｉｃａ．Ｃｏｎｓｔａｎｔｓ．ｅｐｓが使用されており、これはＭｏｄｅｌｉｃａで非常に小さい値を表すもので、非常に大きい値を表すＭｏｄｅｌｉｃａ．Ｃｏｎｓｔａｎｔｓ．ｉｎｆと同様である。これは、シミュレーション段階でのゼロの使用に伴う数値の不安定性を避けるため使用されている。
【００６６】
ここで図１を参照すると、モデル変換工程を、例えば自動的または半自動的に実行または実施するコンピュータ１０または他の類似プロセッサが全体として示されている。そこへの入力はノミナルコンポーネントモデル２２の第１のライブラリ２０である。例えば、前記ライブラリ２０には、モデル２２のコレクションを含めることができ、そこで各モデル２２が、例えばコンポーネントの動作および／または挙動を含めて、物理コンポーネントを記述し、および／またはこれを表す。適宜、前記ライブラリ２０は、１若しくはそれ以上のそのようなモデル２２、例えばシステムでともに使用され、および／または相互作用しあうコンポーネントを表すものを含むことができ、あるいは前記ライブラリ２０は、他の何らかのそのような適切なモデル２２のコレクションを含むことができる。実際には、前記入力ライブラリ２０内の各モデル２２は、前記コンピュータまたはプロセッサ１０によりアクセス可能なファイルまたは適切なメモリまたは他のデータ記憶装置に格納された複数行のコード（例えば、Ｍｏｄｅｌｉｃａ言語またはそのような適切な別の言語で書かれる）などを有することができ、および／またはこれにより表される。適宜、前記ライブラリ２０内のモデル２２のうち少なくとも１つ（あるいは、より多くまたはすべてのモデル２２）は、それによりモデル化された物理コンポーネントのノミナルな動作および／または挙動だけを記述し、あるいはこれをシミュレートし、例えば、そのようなノミナルな動作および／または挙動は、モデル化されたコンポーネントの正しい動作および／または挙動に対応する。その単純な一例では、前記ライブラリ２０に１つだけモデル２２を含めることができ、より複雑な例では、より多くのモデル２２を含めることができる。
【００６７】
別の入力として、第２のライブラリ３０は、前記ライブラリ２０のモデル化されたコンポーネントに適用できる主要な代替モードおよび／または機構３２のコレクションを含むことができる。例えば、前記ライブラリ３０の各代替モードおよび／または機構３２は、故障モードおよび／または機構または他の何らかの非ノミナルまたは代替動作モードおよび／または挙動を記述し、および／またはこれを表すことができる。実際には、各代替モード３２は、前記ライブラリ２０内の１若しくはそれ以上のモデル化されたコンポーネントに適用できる一方、他には適用できない可能性がある。例えば、短絡故障モードは、いくつかの異なる電子コンポーネント（例えば、キャパシタおよび／またはインダクタ）には適用できるが、機械コンポーネント（例えば、ブレーキ）には適用できない。適宜、前記入力ライブラリ３０内の各代替モデル３２は、前記コンピュータまたはプロセッサ１０によりアクセス可能なファイルまたは適切なメモリまたは他のデータ記憶装置に格納された複数行のコード（例えば、Ｍｏｄｅｌｉｃａ言語またはそのような適切な別の言語で書かれる）などを有することができ、および／またはこれにより表される。例えば、故障機構は故障の根底にある原因を表現するために使用できるが、故障モードは、モデル化されるコンポーネントの異常な動作または挙動を表現するために使用できる。例示のため、モデル化されるモーターに関連して錆びたシャフトおよび接続されていないリード線の例示的な故障機構を考慮する。それに対応して上記の機構により生じる故障モードは、それぞれ、回転させるのがより困難なシャフト（すなわち、モーターが正常に動作しているときと比べて）および単に動作しないモーターとなりうる。
【００６８】
適切な一実施形態において、例えば、故障モードおよび機構は、モデル化の対象であるコンポーネントごとに捉えられ、および／または識別される。これらは、対応する挙動モデルを一貫した態様で構築できるよう、任意選択的に故障確率とともに、適切な分類で構成される。これに伴い、故障機構挙動スキーマは、転じて、前記分類を考慮して開発される。例えば、このスキーマは最高の抽象レベルで総称的に故障挙動を定義でき、継承の概念を使って、それよりも下方レベルの故障機構挙動を指定できる。このアプローチにより、故障機構のサブクラスの挙動定義の柔軟性が実現される。「磨耗」として識別される故障機構のケースを考慮する。これは、磨耗の各種サブクラス、例えば摩耗（ａｂｒａｓｉｖｅ  ｗｅａｒ）、衝撃摩耗、または腐食磨耗の高レベルカテゴリーを表すことができる。適宜、次いで、サブクラス（この例における磨耗の）が、それよりも高レベルの挙動を継承して、これを拡張する。例えば、材料の損失を表す磨耗の挙動は、例えば、摩耗（ａｂｒａｓｉｖｅ  ｗｅａｒ）のサブクラスにおける摩擦挙動を含むよう拡張される。この工程の結果、種々のコンポーネントの故障モードは、同じ故障機構、すなわち、その根底にある故障挙動モデルを呼び出すことができる。さらに、これらのサブクラスは、異なるドメイン、例えば機械、水圧または油圧、電子などにおける故障機構の表現を対象とすることができる。
【００６９】
もちろん、より広義にいうと、代替モードが故障動作および／または挙動をまったく表さず、むしろ単にモデル化されるコンポーネントの他の何らかの非ノミナル動作および／または挙動を表す場合もある。
【００７０】
いずれの場合も、前記プロセッサ１０は拡張コンポーネントモデル４２のライブラリ４０を生成および／または出力する。実際には、前記出力ライブラリ４０内の各モデル４２は、前記コンピュータまたはプロセッサ１０によりアクセス可能なファイルに出力され、あるいは適切なメモリまたは他のデータ記憶装置に格納される複数行のコード（例えば、Ｍｏｄｅｌｉｃａ言語またはそのような適切な別の言語で書かれる）などを有することができ、および／またはこれにより表される。適宜、前記コンピュータおよび／またはプロセッサ１０により実行されるモデル変換工程に基づき、拡張コンポーネントモデル４２は、前記ライブラリ２０からの入力ノミナルコンポーネントモデル２２ごとに出力され、それらの拡張コンポーネントモデル４２はモデル化されるコンポーネントのノミナル動作および／または挙動の記述および／または表現を含むだけでなく、モデル化されるコンポーネントに該当する代替動作モードおよび／または挙動のうち１若しくはそれ以上またはすべての記述および／または表現も含む。適宜、前記ライブラリ４０の前記出力拡張コンポーネントモデル４２は、例えば、各々のインターフェース、入力、出力、およびパラメータに関して、各々に対応する入力ノミナルコンポーネントモデル２２と完全に互換性がある。そのため、例えば、前記拡張コンポーネントモデル４２は、単に各種コンポーネントの故障および／または他の代替動作モードおよび／または挙動のテストおよび／または分析用に前記ノミナルコンポーネントモデル２２にプラグインされ、および／またはこれを置き換えることができる。
【００７１】
１つの例示的実施形態において、コンピュータおよび／またはプロセッサ１０は、上記モデル変換プロセスを実行するのに、コンピュータプログラムまたはその類似物を実施（例えば、コンピュータ／プロセッサ１０がアクセス可能な適切なメモリまたは他のデータ保存装置に保存）してもよい。図２は、モデル変換プロセス１００に関する１つの適切な実施形態の工程を示すフローチャートである。任意に、コンピュータ／プロセッサ１０が実行する上記プログラムは、ＪＭｏｄｅｌｉｃａプラットフォームまたはその類似物およびＪａｖａ／ＪａｓｔＡＤＤパーサまたはその類似物を取り入れているコンピュータプログラミング言語、例えばＪａｖａ（登録商標）などで記述してもよい。プログラムは、入力ライブラリ２０上で実行され、モデル２２の変数、方程式、および／または他のコンテンツに各代替モード３２に関連付けられた特定のパターンを特定することにより、種々の不良の影響を受けやすい名目構成要素モデル２２および／またはライブラリ３０の代替モード３２を認識するのが望ましい。すなわち、所定のモデル２２の変数、方程式、および／または他のコンテンツが所定の代替モード３２に関連付けられた特定のパターンに（例えば、許容差内で）一致する場合、その代替モード３２が該所定のモデル２２に適用可能であると考えられる。その結果、モデル２２は、基本的に、その適用可能な代替モード３２の記述を含むように書き換えられ、新しい増強されたモデル４２が出力される。
【００７２】
更に、特に図２を参照すると、モデル変換プロセス１００は工程１０２で適切に開始され、モデル２２の１つをライブラリ２０から読み込む。
【００７３】
工程１０４においてモデル２２が構文解析され、工程１０６において構文解析されたモデルが検査および／または分析され、代替モード３２に関連付けられた特定のコンテンツ、パターン、および／または手がかりが探索される。実際には、所定のモデル２２は、一般的に、名目操作および／または行動と共に、モデル化される構成要素を定義する１つ以上のコード行（例えば、方程式、パラメータ、変数、および／または他のコンテンツを含む）を有している。このコンテンツから、不良および／または他の非名目的モードまたは代替モードに関連付けられた特定のコンテンツ、手がかり、および／またはパターンに（ある許容差内で）一致する手がかりおよび／またはパターンが検出および／または識別できる。具体的には、コンテンツは、所定のモデル２２が電気構成要素（例えばコンデンサ）を記述することを示す要素、手がかり、またはパターンを含んでいてもよい。事実、モデル２２は、該モデル２２が実際にコンデンサであることを決定可能にする方程式、パラメータ、または他のコンテンツを含んでいてもよい。この例に関する説明を継続すると、斯かるタイプの構成要素（一般的に電気構成要素、具体的にはコンデンサ）は特定の不良（例えば、短絡回路、開回路など）の影響を受けやすいこと、および／または特定の代替モードが適用可能であることが知られている。すなわち、モデル２２のコンテンツは、それぞれの不良および／または代替モード３２に関連付けられたパターンに十分一致する。
【００７４】
決定工程１０８において、探索されているパターンおよび／または手がかりに十分一致するパターンおよび／または手がかりが得られない場合、プロセス１００は工程１１０へ枝分かれし、パターンが得られると、プロセス１００は工程１１２へと継続される。
【００７５】
工程１１０において、モデル２２は基本的に変更されないままである。すなわち、モデル２２は基本的にそのままでよい。この場合、出力ライブラリ４０における対応するモデル４２は、入力モデル２２と基本的に同一である。
【００７６】
反対に、工程１１２において、モデル２２は、モデル２２に最初に含まれている名目操作モードだけでなく、一致したパターンに関連付けられた代替モードも記述するため、新しいモデル４２に書き換えられる、および／または編集される。
【００７７】
実際には、入力ライブラリ２０の各モデル２２は、例えば、順番にまたは平行して処理されるのが望ましいことは理解されるべきである。加えて、実際には、各モデル２２は、ゼロまたは１つ以上の不良、および／またはライブラリ３０に記載される代替モード３２の影響を受けてもよいことは理解されるべきである。すなわち、モデル２２のコンテンツは、種々の不良および／または他の代替モード３２に関連付けられたパターンとは一致しなくてもよいし、１つ以上の異なるパターンと一致してもよい。
【００７８】
代替モードを含むように（すなわち対応する増強されたモデル４２を達成するように）モデル２２を書き換える（または編集する）にあたり、各適用可能な代替モードの記載および／またはコードが、該モデルに注入または挿入されるのが望ましい。例えば、斯かる記載またはコードは適用可能な代替モード３２から入手し、問題の代替モードを表示するおよび／またはモデル化する１つ以上の方程式および／または関数を含んでいてもよい。実際には、不良または代替モードを含むモデルクラスの定義は全て、新しいクラスの定義、例えば、最初のモデルを包含し、不良および／または代替モードのシミュレーションを可能にする行動を追加するＭｏｄｅｌｉｃａモデルクラスで置き換えられる。加えて、増強されたモデル４２には、モデル４２が所定のシミュレーションで作動するための特定モードの選択を可能にする制御機構および／または適切なコードが提供される。すなわち、上記制御機構および／またはコードは、拡張モデル４２がモードの任意の１つ（最初のモデル２２からのノミナルモード、または書き換え／編集によって追加された代替モードの１つ）で選択的に実行されるのを可能にする。斯かる方法により、代替動特性が、各操作モードにおいて可能となる。
【００７９】
例えば、コンデンサの入力モデル２２は上述の（Ｍｏｄｅｌｉｃａ言語で書かれた）非拡張モデルまたは単純なコンデンサモデルのように見えてよい。従って、斯かる入力モデル２２から生成される（やはりＭｏｄｅｌｉｃａ言語で書かれた）出力拡張モデル４２は、上述の増強コンデンサモデルのように見えてよい。
【００８０】
より具体的には、前述の例において、４つの不良および／または代替モードが最初のモデルに適用可能であることが見いだされたのが分かる。特に、拡張モデル４２において、要約「列挙」型が定義されており、そこでは、Ｄｒｉｆｔ、Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ＿Ｓｈｏｒｔ、Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ＿Ｌｅａｋ、およびＥｌｅｃｔｒｉｃａｌ＿Ｂｒｅａｋが、ノミナルモードと共に列挙されている。この新しいタイプの離散モードパラメータが定義され、クラスのインスタンスが作動するモードを定義する。従って、次に、特定の操作モードの動的選択を可能にするため、条件式が利用される、および／または書かれる。各代替モードで適用される１組の方程式が、この条件式の適切なブランチにおいて表わされるのが望ましい。例えばＭｏｄｅｌｉｃａパラメータにおける操作モードタイプとして、選択されたブランチはシミュレーション中一般的に変化しないし、コンパイラがこの方程式を最適化できる。
【００８１】
１つの実施形態において（上記で参照されたように）、電力潮流分析は、入力モデル２２に示される標準の電力インターフェースの識別に依存していてもよい。斯かるインターフェースは、Ｍｏｄｅｌｉｃａコネクタクラスおよび／またはその類似物（類似の電気インターフェースタイプのＭｏｄｅｌｉｃａパッケージにおけるピンクラスなど）のインスタンスであるのが望ましい。実際には、斯かる電力インターフェースは一般的に２つの変数を含んでおり、１つは「電圧」、「圧力」などの「作用力」型であり、もう１つは「電流」、「質量流量」などの「流れ」型である。１つの適切な実施形態において、分析は、直接に定義されたモデルクラスの構成要素並びにモデルクラスによって使用される各継承クラスの構成要素の両方を検査する。斯かるインスタンスを含むモデルクラス定義は全て、「シェル」クラス定義（例えば、最初のモデルクラスおよびそのモデルクラスのインスタンス並びにその最初のクラスに見いだされる各コネクタ構成要素、パラメータ構成要素、および確実な構成要素を含む新しいＭｏｄｅｌｉｃａモデルクラス）にラップされているのが望ましい。
【００８２】
加えて、システム（例えば、コンピュータまたはプロセッサ１０）は、パラメータ不良および／または代替モードの表（その各行は、固定されているはずのパラメータが構成要素の作動中に変化する特定の不良または代替モードを記載する）を随意に読み込むことができる。その中の各不良または代替モードのために、当該表またはその行は、不良／代替モード、Ｍｏｄｅｌｉｃａクラス、該クラスの特定のパラメータ構成要素、該パラメータのＭｏｄｅｌｉｃａタイプ、およびパラメータの変化を変数の関数（例えば、ＦＡＭＥ＿ｆａｕｌｔ＿ａｍｏｕｎｔなど）として記述するＭｏｄｅｌｉｃａ式を提供する。上記表またはその類似物は、コンピュータまたはプロセッサ１０によってアクセス可能なメモリまたは他の適切なデータ記憶装置に保存／保管されたファイルに存在しているのが望ましい。
【００８３】
１つの適切な実施形態において、新しいシェルクラスの各々は、追加された可変電力散逸構成要素（例えば、ノミナルモードでは電力を散逸しないように設定されている）を通して、その電力インターフェースおよび／またはコネクタ構成要素のインスタンスを最初のモデルクラスのインスタンスにおける最初の電力インターフェースおよび／またはコネクタ構成要素に接続する。例えば、最初のモデルクラスが電気構成要素で、電力インターフェースのインスタンスがクラスのインスタンスの場合、適切な電力散逸構成要素は、ＦＡＭＥ．ＤｙｎａｍｉｃＤａｍｐｅｒｓ．Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌのインスタンス（減衰パラメータはゼロに設定されている）であってもよい。
【００８４】
加えて、シェルクラスが複数の電力インターフェースおよび／または同一タイプのコネクタ構成要素を含む場合、それは、互換性のコネクタ構成要素の各ペア（名目的には電力を伝えないように設定されている）を接続する可変電力コンダクタンス構成要素を含んでいてもよい。一般的に、コネクタ構成要素は、同じタイプであれば、または同じタイプから継承されていれば、「互換」であると見なされる。例えば、最初のモデルクラスがコネクタタイプＰｏｓｉｔｉｖｅＰｉｎのインスタンス「ｐ」とコネクタタイプＮｅｇａｔｉｖｅＰｉｎのインスタンス「ｎ」を含む電気構成要素の場合、斯かる２つのインスタンスを接続するＦＡＭＥ．Ｂｒｉｄｇｅｓ．Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌのインスタンスが生成され、コンダクタンスまたはブリッジ量は、Ｍｏｄｅｌｉｃａ．Ｃｏｎｓｔａｎｔｓ．ｅｐｓの極めて小さい値に設定されるであろう。
【００８５】
上述の如く、拡張モデル４２は、上述のダンパおよびブリッジが追加されたコンダクタモデルの１例を含んでいる。モデル変換プロセスは、モデルのスーパークラスを書き換えクラスに平坦化し（全階層を除去し）、２つの新しい外的に可視な構成要素、ＦＡＭＥ＿ｏｐｅｒａｔｉｎｇ＿ｍｏｄｅおよびＦＡＭＥ＿ｆａｕｌｔ＿ａｍｏｕｎｔ並びにこの構成要素のために潜在的不良および／または代替操作モードを与える列挙タイプのＦＡＭＥ＿ＯｐｅｒａｔｉｎｇＭｏｄｅｓも導入する。電力潮流異変として現れる不良および／または他の代替モードは、斯かる２つの変数への変更によってモデル化できるのが望ましい。例えば、上述の出力拡張モデル４２に示されるように、電気的短絡は、ＦＡＭＥ＿ｏｐｅｒａｔｉｎｇ＿ｍｏｄｅをＦＡＭＥ＿ＯｐｅｒａｔｉｎｇＭｏｄｅｓ．Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ＿Ｓｈｏｒｔに等しく設定し、ＦＡＭＥ＿ｆａｕｌｔ＿ａｍｏｕｎｔを１に等しく設定することによりモデル化してもよい。
【００８６】
上述の如く、パラメータ不良および／または他の同様な代替モードは、例えば「ＦＡＭＥ＿」の接頭辞を有する新しい連続変数を導入することにより扱われる。この変数を、上述のパラメータ不良および／または代替モードの表によって特定される関数による計算値に設定するのに、方程式が追加されるのが望ましい。従って、最初のパラメータへの言及は、この新しい変数を参照する式で置き換えられる。例えば、上述の例に示されるように、（入力モデル２２の）パラメータＣは、（出力拡張モデル４２の）式Ｃ＊（１−ＦＡＭＥ＿ｆａｕｌｔ＿ａｍｏｕｎｔ）で置き換えられる。
【００８７】
一般的に、少なくとも１つの更なる実施形態によれば、本明細書には、損傷パラメータマップを生成し、それを損傷プロセスモデルの代理として使用するように操作可能な方法、システム、および／または装置が開示されている。
【００８８】
一般的に、本明細書に開示されるように、損傷プロセスモデルは、サービス環境の故にシステム構成要素でアクティブな不良機構に起因する損傷を、例えば負荷、素材特性、および寸法などのパラメータの関数として表現する。構成要素の損傷状態は、コンテキストモデルから導出されるサービス使用および歴史を反映する。コンテキストおよび構成要素モデルから導出されるパラメータ並びに損傷プロセスモデルパラメータに関する不確実度は、推計統計学的シミュレーションにおいて特徴付けられ、具体化される。１つの適切な実施形態において、パラメータ表示のシミュレーション結果は損傷パラメータマップ（例えば、表）として表示され、それは次に、基礎となる推計統計学的な損傷プロセスシミュレーションを再び実行することなく、ユーザ固有の構成要素における予測損傷をユーザ固有の使用に関して調べるのに使用される。
【００８９】
故障リスクまたは信頼性分析のためのシステム構成要素は、車両のエンジン／ドライブトレイン装着ブラケットで実行してもよい。斯かるブラケットは、起伏の多い地形の運転、振動、または衝撃に起因する時間変動負荷が原因の疲労破損の影響を受けやすい。実際には、他の破損機構も分析されてよいし、および／または異なるシステム構成要素が同様に分析されてもよい。分析には、種々の光学的分析ツールおよび／またはソフトウェアを使用するのが望ましい。例えば、装着ブラケットの疲労破損のリスクの評価には以下が含まれてもよい。
・Ｍｕｌｔｉ−Ｂｏｄｙ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ  （ＭＢＤ）ソフトウェアを用いたブラケット力歴の生成
・Ｆｉｎｉｔｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  （ＦＥＡ）ソフトウェアを用いたブラケットの応力の取得
・Ｍａｔｅｒｉａｌｓ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｆａｔｉｇｕｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  （ＰＦＡ）ソフトウェアを用いた故障確率およびブラケット寿命の評価
１つの適切な実施形態によれば、本発明の主題の態様に従うバックエンドワークフロー２００（任意に、ユーザには不可視である）が図３に示してある。所定組の設計パラメータに基づくシードデザインビークル（ＳＤＶ）関連のワークフロー２００が本明細書に記載されている。しかし、実際には、ワークフロー２００は、他のアプリケーションで同様な結果を達成するのに利用してもよい。１つの適切な実施形態では、バックエンドワークフロー２００は以下のように実現してもよい。
【００９０】
図示されているように、ＭＢＤシミュレーションモデル２０２をまず開発する。現在の例においては、開発されたＳＤＶは、エンジンおよびトランスミッションアセンブリを車体に取り付けるブラケットを代表するバネを含んでいた。更に一般的には、設計構成２０４およびミッション定義２０６をワークフロー２００への入力として与えてもよい。
【００９１】
特に、例えば、質量特性はコンピュータ支援設計（ＣＡＤ）モデルから集められた。図示されているように、ＣＡＤ情報は、ＭＢＤモデル２０２によって設計構成２０４から得られる。あるいは、例えば、均一な密度箱を仮定することにより推定してもよい。ＭＢＤモデルは、例えば、ＳＤＶおよびその構成要素のＣＡＤモデルに基づいて製作されるのが望ましい。現在の例の場合、サスペンションバネ／減衰特性および取り付けるブラケットの位置および剛性が決定され、地形／障害物プロファイルの選択と共に、妥当な車両速度（複数も可）も決定される。一般的に、（上記のような）設計パラメータ２０８は、設計構成２０４から得られる。図示されているように、設計パラメータ２０６が、１つ以上のパラメータ表示のマップ３００（例えば、パラメータ表示の疲労マップ）を生成するのに使用される。
【００９２】
図示されているように、ＭＢＤシミュレーションモデル２０２およびミッション定義２０６を用いて、１組の結果２１０、すなわち現在の例によれば、関心点における加速度／力時刻歴を達成する。結果は、（例えば、現在の取り組み用のパワーパックに取り付けるブラケットも含めて）後処理される。現在の例によれば、ミッション力歴は、ＭＢＤシミュレーションから生成される力歴を連結することにより定義される。例えば、現在の例の場合、ＳＤＶの運転に関しては、Ｐｅｒｒｙｍａｎ  ３、高さ１２インチの半円隆起、３０インチの降下、および９６インチ幅の溝の横断が行われた。Ｄｙｎａｍｉｃ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｄｅｓｉｇｎ  Ｓｙｓｔｅｍ  （ＤＡＤＳ）ソフトウェアを用いて、例えばＳＤＶのＤＡＤＳシミュレーションから、力歴（例えば、現在の例の場合、ブラケットの力歴）が導出された。処理された結果２１０は、次にパラメータ表示マップ３００を生成するのに使用される。現在の例では、パラメータ表示マップ３００は、構成要素寿命３０２を決定するのに使用される。
【００９３】
現在の例では、２つの素材用のアングルブラケットのクラス、３つの角度寸法、種々の角度、およびガセットの厚さが定義された。各ブラケット設計に関し、ブラケットミッション歴における最大力に起因する最大応力を導出するため、線形定常Ｆｉｎｉｔｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔ  （ＦＥ）分析が実行された。各ブラケットの許容応力因子が、素材の降伏応力をそのブラケットの最大応力で割ることにより計算された。ＦＥ分析の結果は、三方向におけるブラケット剛性であった。剛性は、ＤＡＤＳ車両シミュレーション分析におけるバネを通して表示された。
【００９４】
次に、疲労故障シミュレーションモデルを修正して、ＤＡＤＳシミュレーションから導出したブラケット力ミッション歴に基づき、ブラケットの所定の素材用に、Ａｌｌｏｗａｂｌｅ  Ｓｔｒｅｓｓ  Ｆａｃｔｏｒ  （ＡＳＦ）の所定値用の損傷パラメータマップを生成した。ブラケットＦＥ分析結果を曲線適合することにより、ブラケットの厚さｔａおよびｔｇ用のＡＳＦ方程式を導いた。ブラケット剛性方程式も同様にして導出した。
【００９５】
損傷シミュレーション用のブラケット力歴は、ＤＡＤＳソフトウェアを用いて、ＳＤＶのＭＢＤシミュレーションから導出した。ミッション力歴は、Ｐｅｒｒｙｍａｎ  ３、高さ１２インチの半円隆起、３０インチの降下、および９６インチ幅の溝の横断（ＳＤＶのＤＡＤＳシミュレーション）から生成したブラケット力歴を連結することにより定義した。図４はコースの図形表示を示しており、コースの高さ（インチ）が縦軸に沿って、コースの距離（インチ）が横軸に沿って示してある。
【００９６】
エンジンおよびトランスミッションアセンブリをサポートする４つのブラケット歴から、（最大力ピークを有しているという理由で）前方左側（Ｆｒｏｎｔ  Ｌｅｆｔ（ＦＬ））ブラケット歴をミッションの定義に選択した。Ｆａｓｔ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｎｅｘｔ−Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ（ＦＡＮＧ）車両プログラムに従って、１つの例示的ミッションを１２００時間運転に基づき２８，８００マイルの距離と定義した。利用履歴において、２８秒Ｐｅｒｒｙｍａｎ  ３を全期間に亘って繰り返し（２１２８２６回）、壁の上昇、下降、および溝の横断事象を１０マイル毎に繰り返した（２８８０回）。図５Ａおよび５Ｂは、溝の横断および１メートルの壁の降下に関するサンプルの加速時刻歴を示す。
【００９７】
１つの適切な実施形態において、疲労モデルは、構成要素に関して、（例えば、その繰り返し加重歴、幾何学、素材特性、および特定の不確実度に基づき）異なる発生確率で損傷パラメータマップを生成する。疲労モデルは、繰り返し負荷による素材のひずみ対寿命（ε  ｖｓ．  Ｎ）行動に基づいている。疲労モデルの入力は、該構成要素（本件の場合ブラケット）に関する力歴、素材データ、および支配パラメータである。モンテカルロ（Ｍ−Ｃ）ループをランダム試験に関して実行し、１組のパラメータ値に関して、望ましい発生確率における損傷を導出する。１つのＭ−Ｃ試験において、損傷は以下の工程で導出される。まず、幾何学またはＡＳＦによって記載される負荷から応力への変換を用いて、入力負荷歴を応力時刻歴に変換する。次に、例えば、レインフロー計算法またはアルゴリズムを用いて、応力範囲およびサイクル数を特定する。サイクルの応力範囲が降伏応力を上回っている場合、全ひずみεは弾性ひずみおよび塑性ひずみを含む。構成要素用の応力ひずみ曲線を用いて弾性応力を全ひずみに変換するのに、ノイバーの規則を使用する。次に、サイクルの平均ひずみを説明するのに、Ｗａｌｋｅｒ関係を用いて全ひずみ範囲を修正する。ひずみ対寿命モデルを用いて、全ひずみによる損傷を導出する。最後に、各サイクルによる全損傷をマイナーの規則を用いて集積し、全力歴による損傷を得る。
【００９８】
図６は、４ｘ４ｘ４ブラケットのサンプルフォンミーゼス応力コンターを示す。最大応力３９．４ｋｓｉは最大力１８３００ポンドに起因し、ステンレス鋼１７−４ＰＨの降伏応力は１７０ｋｓｉである。従って、ＡＳＦ＝１７０／３９．４＝４．３１である。
【００９９】
１つの例において、ステンレス鋼１７−４ＰＨ  Ｈ９００およびアルミニウム６０６１−Ｔ６素材がブラケット損傷シミュレーションに使用された。ブラケット損傷シミュレーションに使用した素材の特性は、ＭＩＬ−ＨＮＤＢＫ−５Ｊ（Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｄｅｆｅｎｓｅ  Ｈａｎｄｂｏｏｋ：  Ｍｅｔａｌｌｉｃ  Ｍａｔｅｒｉａｌｓ  ａｎｄ  Ｅｌｅｍｅｎｔｓ  ｆｏｒ  Ａｅｒｏｓｐａｃｅ  Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ  （３１  Ｊａｎ  ２００３））および他の適切な素材のデータファイルから得られた。表１に記載の応力破断特性は合金用の降伏強度である。ＡおよびＢ「基準」値は降伏応力用の平均偏差、標準偏差、および変動係数を導出し、強度不確実度を記述するのに使用された。全ひずみ対寿命データは、データセットによって示される疲労寿命不確実度を得るため、ブートストラップ素材モデル方式で使用される。
【表１】
2019502222.tif 000019
【０１００】
表１：１７−４ＰＨ９００スチールブラケット用のサンプル損傷パラメータマップ
損傷パラメータマップにより、信頼の置ける様々な設計選択の結果を探求したり、ミッション応力の結果として生じる重大な疲労故障の確率を評価したりするのが、システムデザイナまたは設計吟味者にとって可能となる。例えば、本明細書記載のブラケット例によれば、本明細書記載のアプローチおよび／またはシステムは、以下のような疑問への回答の発見に役立つ。
・ブラケットがＳＤＶのエンジンをサポートするのに使用され、車両が上述の地形プロフィールを例えば１２００時間走行した場合、該ブラケットの疲労故障の確率はいくらか。
・ブラケットの寸法または素材が変更された場合、どのような違いが生じるか。
【０１０１】
設計の不確実性（素材選択および幾何学）並びに構成要素の有効期間における予想される使用範囲を組み込んだモンテカルロフレームワークにおいて、推計統計学的な故障の物理学的モデルが予めどのようにシミュレーションされるかが上述された。結果は損傷パラメータマップとして保存され、次にそれをモデル素材、幾何学的パラメータ、および使用レベルに基づいて、インデックスを作成するようになっているのが望ましい。１つの適切な実施形態によれば、上述のアプローチおよび／またはシステムは、素材特性並びに製造プロセスの分散の説明（すなわち許容差分析）に拡張される。拡張されたプロセスは上述のプロセスと類似しているが、シミュレーション設定に関して言えば、システムは、設計選択（素材および幾何学）からだけでなく、製造プロセスの変動に起因する素材特性および幾何学的寸法の分散からもサンプルを説明するであろう。
【０１０２】
実際には、多次元的な標本空間は、シミュレーションの数が標本対象の分散数によって指数学的に増大することを意味する。しかし、これは、モンテカルロシミュレーション用に開発された高速化方式により対処できる。
【０１０３】
１つの適切な実施形態において、システムは、更に、未知のセットの設計または操作パラメータに関して望ましい関心点のセットで加速度を決定するため、当該関心点に関するＭＢＤポイントシミュレーションのクラウドを補間するように適合させる。具体的には、操作環境（例えば、地形／道路）および操作パラメータ（例えば、速度）に基づいて、システム（例えば、車のサスペンション構成要素）の関心点における負荷（加速度）を数値的に決定するため、ＭＢＤシミュレーションが実行される。斯かる負荷は、その後、任意の所定の使用レベルにおいて、構成要素の故障（例えば、市街地走行プロフィールを用いて穴の多い道路を１０万マイル走行した後のサスペンションの故障）の確率を決定するため、損傷プロセスモデルで使用される。実際には、斯かるシミュレーションは、設定および実行するのに計算集約的および労働集約的であり得る。従って、従来は、システム内の僅かな数の関心点および僅かな数の操作プロフィールだけがシミュレートされている。しかし、この制限されたシミュレーション試験では、展開されたシステムで予期しない故障が生じる場合がある。従って、本明細書で使用されるシステムおよび／または方法に関する１つの例示的実施形態によれば、未知のセットの（例えば、車両の）設計または操作パラメータに関して望ましい１組の関心点で負荷および／または加速度を決定するため、当該関心点に関するＭＢＤポイントシミュレーションのクラウドを補間するプロセスが実施される。該システムおよび／または方法は、パラメータ空間から均一にサンプリングされたパラメータセットに関してシステム関心点で予め計算された加速度を補間するため、質量／バネ／ダンパベースＭＢＤモデルの線形構造動力学を利用するのが望ましい。
【０１０４】
ＭＢＤ分析は、大型設計空間における信頼性の迅速な探索に役立つ。特に、ＭＢＤ分析は、ミッション使用および設計構成に条件付けられた構成要素の疲労寿命を決定するのに役立つ。
【０１０５】
１つの例示的実施形態によれば、設計構成内の任意の場所（例えば、車のフロントエンジン構成対ミッドエンジンまたはリヤエンジン構成）における構成要素の負荷を決定する機能を提供するのが望ましい。ユーザは、ＭＢＤポイントシミュレーションのクラウドを補間することにより、全設計空間を更に系統的で包括的なやり方で探索でき、その結果、より効率的で、信頼が置けて、優れた設計が可能となる。
【０１０６】
以下の証拠は、テスト設計ポイントの全範囲における１組のポイント設計についてＭＢＤシミュレーションから導出された３軸加速度の多次元クラウドに基づいて任意のポイント設計に関する３軸加速度を決定するにあたり、補間を使用するにあたっての価値を示したものである。本明細書に示される交差検証試験において、考慮対象の全ポイント設計は、追跡された人員運搬車クラスに属していることが想定されている。加速度を計算する関心点は、パワーパックをシャーシに連結するブラケット要素である。パワーパックをサポートする４つの同一ブラケットの存在が想定されている。
【０１０７】
現在の例では、１２５ポイントのクラウドが、以下の３つのシミュレーションパラメータによって定量化されるＭＢＤシミュレーションを考慮する。
・Ｐｅｒｒｙｍａｎ３の地形における車両速度：シミュレートされた値は、５、８、１１、１４、および１７ｍｐｈである。
・ブラケットの縦的剛性：シミュレートされた値は、３．４９ｘ１０５、８．５５ｘ１０５、１．７１ｘ１０６、２．１４ｘ１０６、および２．８３ｘ１０６ポンドインチである。
・パワーパックマススケーリングファクタ：シミュレートされた値は、０．５、０．７５、１、１．２５、および１．５（ｘ名目）
図７、図８、および図９は、それぞれ、ブラケットにおいてＸ、Ｙ、およびＺ方向における最大加速度を速度およびブラケット剛性の関数として示す。
【０１０８】
既知のシミュレーションポイントにおいて（すなわち、所定の組のシミュレーションパラメータに関して）加速度を推定するのに３Ｄスプライン補間を使用し、シミュレートされた値に関する誤差をシミュレートされた値の百分率として計算した。図１０、図１１、および図１２は、最大横加速度、最大前後加速度、および最大鉛直加速度に関する百分率誤差を車両速度およびパワーパックマススケーリングファクタの関数として示す。誤差が比較的少ない（すなわち、ほとんどの誤差が５％未満）ので、任意のポイント設計に関して、予めシミュレートされた３軸加速度の多次元クラウドから３軸加速度を決定するにあたり、補間の使用は妥当であると考えられる。
【０１０９】
上記方法および／または装置は、特定の実施形態に関して記載されている。しかし、特定の修正および／または変更が考慮されている点は理解されるべきである。
【０１１０】
いずれにせよ、本明細書記載の特定の例示的実施形態（複数も可）に関連して、特定の構造的特徴および／または機能的特徴が、定義された要素および／または構成要素に組み込まれたものとして記載されていることは理解されるべきである。しかし、斯かる特徴は、同一または類似の恩恵のために、該当する場合、他の要素および／または構成要素にも同様に組み込まれてよいことが想定されている。該当する場合、例示的実施形態の異なる態様が、望ましいアプリケーションに適した他の代替実施形態を達成するのに選択的に利用されてよい（その場合、斯かる他の代替実施形態は、それによって、組み込まれた態様の各特長を実現する）ことも理解されるべきである。
【０１１１】
本明細書記載の特定のタスク、工程、プロセス、方法、機能、要素、および／または構成要素のうち任意の１つ以上が、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組み合わせを通して実施されることが望ましいことも理解されるべきである。特に、プロセッサ１０は、本明細書記載のタスク、工程、プロセス、方法、および／または機能のうち１つ以上を実行するように構成された、および／またはそのように提供されているコンピュータまたは他の電子データ処理装置によって具体化されてもよい。例えば、プロセッサ１０を具体化しているコンピュータまたは他の電子データ処理装置には、適切なコード（例えば、ソースコード、解釈実行コード、オブジェクトコード、直接実行可能なコードなど）のリストが提供または供給されていてもよい、および／またはコンピュータまたは他の電子データ処理装置、斯かるコード、あるいは他の類似の命令、ソフトウェア、またはファームウェアでプログラムされていてもよい（そうすれば、当該コンピュータまたは他の電子データ処理装置によって実行および／または作動された場合に、本明細書記載のタスク、工程、プロセス、方法、および／または機能のうち１つ以上が完了または実施される）。コードのリストまたは他の類似の命令、ソフトウェア、またはファームウェアは、一時的でないコンピュータおよび／または機械読取り可能記録媒体として実施され、および／またはそれに記録、保存、収容、または包含されることにより、該コンピュータまたは他の電子データ処理装置に提供可能および／またはそれによって実行可能となるのが好ましい。例えば、適切な記録媒体（複数も可）は、限定されないが、コンピュータ、機械データ処理装置、または電子データ処理装置によって読取り可能で、使用可能なフロッピディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープまたは他の任意の磁気記憶媒体（複数も可）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、光ディスクまたは他の任意の光媒体（複数も可）、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ−ＥＰＲＯＭまたは他のメモリ、チップ、またはカートリッジ、または他の任意の有形媒体（複数も可）を含んでもよい。本明細書で使用される場合、基本的に、一時的でないコンピュータ読取り可能および／または機械読取り可能媒体には、一時的な伝搬信号を除いて、全てのコンピュータ読取り可能および／または機械読取り可能媒体が含まれる。
【０１１２】
任意に、本明細書記載の特定のタスク、工程、プロセス、方法、機能、要素、および／または構成要素は、１つ以上の汎用コンピュータ、専用コンピュータ（複数も可）、プログラムされたマイクロプロセッサまたはマイクロコントローラおよび周辺集積回路要素、ＡＳＩＣまたは他の集積回路、デジタルシグナルプロセッサ、ハードワイヤード電子回路または論理回路（離散要素回路など）、プログラム可能な論理装置（ＰＬＤ、ＰＬＡ、ＦＰＧＡ、グラフィックカードＣＰＵ（ＧＰＵ）、ＰＡＬなど）などで実施および／または具体化されてよい。一般的に、本明細書記載の各タスク、工程、プロセス、方法、および／または機能を実行可能な有限状態機械を実行できる任意の装置が使用可能である。
【０１１３】
加えて、本明細書に記載され共に援用されているいくつかの要素は、適切な環境下では、スタンドアローン要素であってもよいし、分割されていてもよいことは理解されるべきである。同様に、１つの特定の要素によって実行されていると記載されている複数の特定の機能は、個々の機能を独立に実行するように機能する複数の個別要素によって実行されてもよいし、あるいはいくつかの個々の機能が分割され、共同で機能する複数の個別要素によって実行されてもよい。加えて、互いに個別のものとして本明細書で記載および／または示されているいくつかの要素または構成要素は、該当する場合、物理的または機能的に組み合わされてもよい。
【０１１４】
要するに、本明細書は好ましい実施形態を参照して説明されている。本明細書を一読し理解した人には修正および変更が想到できるのは明白である。本発明は、添付の請求項またはその等価物の範囲内であれば、斯かる修正および変更の全てを含むように解釈されるべきである。
【図１】
2019502222.tif 000020
【図２】
2019502222.tif 000021
【図３】
2019502222.tif 000022
【図４】
2019502222.tif 000023
【図５Ａ】
2019502222.tif 000024
【図５Ｂ】
2019502222.tif 000025
【図６】
2019502222.tif 000026
【図７】
2019502222.tif 000027
【図８】
2019502222.tif 000028
【図９】
2019502222.tif 000029
【図１０】
2019502222.tif 000030
【図１１】
2019502222.tif 000031
【図１２】
2019502222.tif 000032
【国際調査報告】
2019502222.tif 000033